如何使用 python 遍历目录并从所有 csvs 中删除特定列？

Question

我有一个包含多个 csvs 的目录。

files = glob('C:/Users/jj/Desktop/Bulk_Wav/*.csv')

每个 csv 都有相同的以下列。下面的 Reprex-

yes no maybe ofcourse
1   2  3     4

我希望我的脚本遍历文件夹中的所有 csvs 并可能删除列。

Answer 1

你的意思是：

files = glob('C:/Users/jj/Desktop/Bulk_Wav/*.csv')
for filename in files:
    df = pd.read_csv(filename)
    df = df.drop(['maybe ', 'ofcourse'], axis=1)
    df.to_csv(filename)

此代码将删除 maybe 和 ofcourse 列并将其保存回 csv。

Answer 2

如果 glob 为您提供了文件路径，您可以使用 pandas 执行以下操作：

import pandas as pd

files = glob('C:/Users/jj/Desktop/Bulk_Wav/*.csv')
drop = ['maybe ', 'ofcourse']

for file in files:
    df = pd.read_csv(file)
    for col in drop:
        if col in df:
            df = df.drop(col, axis=1)
    df.to_csv(file)

或者，如果您想要一种更简洁的方式来避免从 drop 中获取 KeyErrors，您可以这样做：

import pandas as pd

files = glob('C:/Users/jj/Desktop/Bulk_Wav/*.csv')
drop = ['maybe ', 'ofcourse']

for file in files:
    df = pd.read_csv(file)
    df = df.drop([c for c in drop if c in df], axis=1)
    df.to_csv(file)

Answer 3

您可以使用 panda 将 csv 文件读取到数据框，然后使用 drop() 删除特定列。如下所示：

df = pd.read_csv(csv_filename)
df.drop(['maybe', 'ofcourse'], axis=1)

Answer 4

import pandas as pd
from glob import glob

files = glob(r'C:/Users/jj/Desktop/Bulk_Wav/*.csv')
for filename in files:
    df = pd.read_csv(filename, sep='\t')
    df.drop(['maybe', 'ofcourse'], axis=1, inplace=True)
    df.to_csv(filename, sep='\t', index=False)

如果文件看起来与您那里的完全一样，那么可能是这样的

如何使用 python 遍历目录并从所有 csvs 中删除特定列？

How do use python to iterate through a directory and delete specific columns from all csvs?

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